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Audit complet & solution automatique Data Qualité
Audit de bout en bout de vos flux et données critiques, puis mise en place d’une solution de data qualité automatisée et mesurable.
Ce que vous obtenez
- • Cartographie : sources → transformations → usages (BI/IA/ops)
- • Définition des données critiques et des risques métier
- • Mesure : KPI qualité (complétude, fraîcheur, conformité, unicité, cohérence)
- • Automatisation : règles, alerting, monitoring, runbook
Déroulé
Étape 1
Ateliers & collecte (use cases, pain points, contraintes)
Étape 2
Analyse technique (pipelines, schémas, lineage, incidents)
Étape 3
Définition des KPI & règles de contrôle (priorisées par impact)
Étape 4
POC puis industrialisation (outillage, alerting, gouvernance)
Livrables
- • Rapport d’audit + scoring qualité
- • Backlog priorisé & roadmap (quick wins + long terme)
- • POC / mise en place de contrôles automatiques
- • Tableau de bord + alerting + runbook
Technos (selon contexte)
SQL • dbt • Airflow • Python • Spark • Snowflake/BigQuery/Databricks • Great Expectations/Soda • CI/CD • Observabilité.
Nous nous adaptons à votre stack et à vos contraintes (sécurité, RGPD, SLA, coûts).
Parlons de votre contexte
Un échange de 30 minutes suffit pour cadrer le besoin et proposer la meilleure approche.